TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究_以恩施市土地利用遥感图制作为例

第 28卷第 2期 2010年 6月 湖北民族学院学报 (自然科学版 ) Journal ofH ubeiUniversity forNationalities(Natural Science Edition) Vo.l 28� No. 2 Jun. 2010 收稿日期: 2010- 04- 29. 基金项目:湖北省自然科学基金项目 ( 2006D29006 );恩施州科技局项目 �基于空间格局土地可持续利用评价 ; 湖北省教育厅优秀中青年人才 项目 ( B20101905 ). 作者简介:常胜 ( 1979- ) ,男 (土家族 ) ,博士,讲师,主要从事土地资源评价与管理的研究. TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究 ! ! ! 以恩施市土地利用遥感图制作为例 常 � 胜 (湖北民族学院 生物科学与技术学院,湖北 恩施 445000) 摘要: TM遥感数据具有适合于中等尺度研究的空间分辨率, 并相对易于获取,在土地变化研究中应用最为普 遍. TM遥感数据为多光谱数据, 最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分, 直接影响到目视解译和研究对象 的信息提取. 采用 O IF指数法确定恩施市 2000年 TM 遥感数据的最佳波段组合,完成土地利用遥感图制作.研究结 果表明, O IF指数法易于操作,确定最佳波段组合效果较好. 关键词: TM影像; 彩色合成;最佳波段组合 中图分类号: P231. 5 文献标识码: A 文章编号: 1008- 8423( 2010) 02- 0230- 03 Research on the Optim al Bands Combination to Composite Pseudo Color Im age of TM Image: Taking Land UseM app ing of Enshi County as a Case Study CHANG Sheng ( Schoo l of B io log ical Science and Techno logy, H ube iUniversity for Nationa lities, Ensh i 445000, Ch ina) Abstract: TM remo te sensing data has a spat ia l resolution suitable tomed ium- sca le study and it is rela� t ive ly easy to acqu ire, so it is app liedmost common in land change research. A smulti- spectral data, op� t imal band selection of remote sensing data is the key issue of image enhancemen,t d irect ly affecting the v isua l interpretat ion and the information ex tract ion. In this paper, O IF index method w as taken to deter� m ine the optim al bands comb ination to complete the land useM app ing based on TM remote sensing data of 2000. The resu lts show tha,t O IF index method is easy to operate and has good effect to determ ine the optim al bands combination.l Key words: TM image; co lo r composite; optima l band comb ination 土地变化研究是全球变化研究的重要领域.遥感技术利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥 感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 、传送、 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 和判读来识别地物,不受地面条件限制,可获取 大范围地面信息,且获取信息速度快、周期短, 已经成为研究土地变化的主要数据来源,土地利用遥感图则是 利用遥感数据开展土地变化研究的基础图件 [ 1 ~ 3] . TM遥感数据具有适合中等尺度研究的空间分辨率, 并相对易于获取, 在土地变化研究中应用最为普 遍. TM遥感数据为多光谱数据, 最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分, 直接影响到目视解译和研 究对象的信息提取.目前, 目视判读在遥感图像解译中仍具有重要作用,人眼对彩色比较敏感且分辨能力强, 而 TM单波段图像为灰度图,不利于目视判读.根据彩色图像合成原理, 如果在 3个通道上安置 3个波段图 第 2期 常 � 胜: TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究 像,然后分别赋以红、绿、蓝色, 叠合在一起即可得到彩色图像 [ 4 ] .因此, 选择合适的波段数据合成彩色图像, 可充分利用信息丰富的彩色合成图像进行目标判读. 如何从 TM影像的多光谱数据中选取最佳波段合成彩 色图像,是遥感数字图像处理的基础问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 .本文以恩施市土地变化研究中的遥感图件制作为例, 探讨 TM遥 感数据彩色合成最佳波段组合方法. 1� TM遥感数据及其常用波段组合 1. 1� TM遥感数据简介 TM是美国陆地资源卫星 Landsat4和 Landsat5携带的传感器, 每 16 d可扫描全球一次. TM影像包含 7 个波段,波段 1~ 5和波段 7的空间分辨率为 30m, 波段 6(热红外波段 )的空间分辨率为 120m.南北的扫描 范围大约为 170 km, 东西的扫描范围大约为 183 km. 1. 2� TM遥感数据的常用波段组合 1)真彩色组合 � 将 TM影像的 3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,获得自然彩色合成图像.图像色彩较单 调,层次感不好, 不利于计算机解译; 但图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致, 适合于非遥感应用专业 人员进行目视判读,因此可用该组合来支持计算机监督分类的训练区选择. 2)标准假彩色组合 � 将 TM影像的 4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色, 获得假彩色图像. 植被成红色, 由 于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色. 3) 453波段组合 � TM影像的 4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成假彩色图像.色彩反差明显, 层次丰富,而 且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似,符合过去常规片的目视判读习惯.如果将 4、5两波段的赋色对 调一下,即 5、4、3分别赋予红、绿、蓝色,则获得近似自然彩色合成图像,适合于非遥感应用专业人员使用. 4) 743波段组合 � TM影像的 7、4、3波段分别赋红、绿、蓝色合成假彩色图像.兼容中红外、近红外及可 见光波段信息,图面色彩丰富, 层次感好, 具有极为丰富的地表环境信息,而且清晰度高,干扰信息少. 表 1� TM影像数据的波段设计 Tab. 1� The bands design o f TM image 波 段 波长 /�m 主要作用 Band 1 蓝绿波段 0. 45~ 0. 52 用于水体穿透,分辨土壤植被 Band 2 绿色波段 0. 52~ 0. 60 分辨植被 Band 3 红色波段 0. 63~ 0. 69 叶绿素吸收区域,观测道路 /裸露土壤 /植被种类效果很好 Band 4 近红外波段 0. 76~ 0. 90 估算生物量,尽管这个波段可以从植被中区分出水体, 分辨潮湿土壤,但对道路辨认效果不如 TM3. Band 5 中红外波段 1. 55~ 1. 75 用于分辨道路 /裸露土壤 /水, 它在不同植被之间有好的对比度,并且有较好的穿透大气、云雾的能力. Band 6 热红外波段 10. 40~ 12. 50 感应发出热辐射的目标. Band 7 中红外波段 2. 08~ 2. 35 对岩石 /矿物的分辨很有用,也可辨识植被覆盖和湿润土壤. 2� 最佳波段组合的理论模型 2. 1� 最佳波段的选取原则 通常选择最佳波段的原则有 3点 [ 5, 6] : ∀ 参与彩色合成的波段所含信息量大; # 参与彩色合成的各波段 之间的相关性小; ∃该波段组合合成得到的彩色图像对研究区关注的地物类型之间的光谱差异要大.那些信 息含量多、相关性小、地物光谱差异大、可分性好的波段组合就是最佳组合,据此,可以认为相关性较强的波 段组合在一起不会是最佳组合,高光谱遥感数据波段间的存在着不同程度的信息量重复和冗余. 2. 2� 最佳波段选取的方法 目前应用比较广泛的选取方法有各波段信息量的比较、波段间相关性比较、最佳指数法 (O IF )、各波段 数据的信息熵和联合熵、协方差矩阵特征值法、波段指数法 [ 4~ 7] . 在各种方法中,由美国查维茨提出的最佳指数法 ( O IF )综合考虑单波段图像的信息量及各波段间的相 关性, 更接近于波段选择的原则,且计算简单, 易于实现,得到广泛的应用. OIF指数的计算公式如下: 231 湖北民族学院学报 (自然科学版 ) 第 28卷 O IF = �3 i= 1 S i /�3 r = 1 | R ij | ( 1) 其中: S i为第 i个波段的标准差, R ij为 i、j两波段的相关系数. 对 n波段图像, 先统计计算单波段图像的标准差, 计算各波段间的相关系数矩阵, 再分别求出所有可能 的波段组合对应的 O IF指数, 根据该指数大小来判断各种波段组合的优劣. 指数越大, 则相应组合影像所包 含的信息量就越大.对 OIF指数从大到小进行排序,最大 O IF指数对应的波段组合即为最佳波段组合. 表 2� 恩施市 2000年多波段图像光谱统计特征表 Tab. 2� Spectra l Sta tistica l character istics of TM remo te sensing im age 波段 最小值 最大值 平均值 方差 Band1 0 255 27. 989 576 32. 173 801 Band2 0 237 12. 524 287 14. 735 343 Band3 0 255 10. 808 901 13. 453 200 Band4 0 255 33. 965 539 39. 928 176 Band5 0 255 29. 787 238 36. 352 898 Band7 0 215 10. 866 323 13. 922 748 表 3� 恩施市 2000年多波段图像相关系数 Tab. 3� Co rre lation coefficient of mu lti- spec tra l im age 相关系数 Band1 Band2 Band3 Band4 Band5 Band7 Band1 1. 000 000 0. 987943 0. 949963 0. 893 055 0. 880 941 0. 863 453 Band2 0. 987 943 1. 000000 0. 979503 0. 894 177 0. 902 101 0. 902 450 Band3 0. 949 963 0. 979503 1. 000000 0. 827 408 0. 871 572 0. 911 234 Band4 0. 893 055 0. 894177 0. 827408 1. 000 000 0. 956 590 0. 872 646 Band5 0. 880 941 0. 902101 0. 871572 0. 956 590 1. 000 000 0. 964 928 Band7 0. 863 453 0. 902450 0. 911234 0. 872 646 0. 964 928 1. 000 000 表 4� 不同波段组合的 O IF指数计算表 Tab. 4� TheO IF indexes of d ifferent band comb inations 145 245 345 147 247 347 321 432 标准差和 108. 45 91. 02 89. 73 86. 02 68. 59 67. 30 60. 36 68. 12 相关系数和 2. 73 2. 75 2. 66 2. 63 2. 67 2. 61 2. 92 2. 70 O IF指数 39. 72 33. 06 33. 79 32. 72 25. 69 25. 77 20. 69 25. 22 3� 恩施市土地利用遥感图的彩色合成 3. 1� 数据 恩施市所在 TM影像数据轨道号为 125 /39,本研究中采用数据的获取时间为 2000年 5月 14日. 3. 2� 遥感图像光谱特征统计及波段间相关系数计算 在 ENV I软件的支持下, 对 2007年区域遥感多波段图像进行图像统计, 得到研究区遥感图像各波段的 光谱统计特征及波段间相关系数. 图像光谱特征 统计 (表 2)表明: 单波段信息量最大的为 band4, 其次为 band5和 band1.各波段间的相关系数计算 结果显示: band4与其它波段相关性较低,而 3个可 见光波段之间、band5和 band7之间相关性较高. 3. 3� 最佳波段组合确定 根据表 2和表 3,可确定 band4为参与彩色合 成的一个波段,三个可见光波段中选择一个波段, band5和 band7中选择一个波段, 得到六 种可能的波段组合,再加上真彩色波段组 合及标准假彩色波段组合, 共 8种可能的 最佳波段组合.按式 1计算得到不同波段 组合的 O IF指数 (表 4) ,以 145波段组合 的 O IF指数最大,故可确定本研究中遥感 数据的最佳波段组合为 145波段组合. 3. 4� 土地利用遥感图彩色合成 在确定最佳波段组合的基础上, 还需 确定赋色 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 以使获得的合成图像与自 然地物具有较好的相似性, 便于目视解 译.在 ERDAS IMAG INE软件支持下, 导 入 1、4、5三个波段数据,按各种赋色方案 分别进行图层叠置,并比较得到的合成图 像, 确定最佳赋色方案为分别赋予 band5、band4、band1以红、绿、蓝色,获得近似自然彩色图像. 4� 结论与讨论 一般情况下,在 TM 7个波段光谱图像中, 第 5个波段包含的地物信息最丰富; 3个可见光波段 (即第 1、 2、3波段 )之间、两个中红外波段 (第 5、7波段 )之间相关性较高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性 或者冗余性;第 4、6波段较特殊,尤其是第 4波段与其他波段的相关性得很低,表明这个波段信息有很大的 独立性;第 7波段在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用,也可用于进行植 被的解译.有关研究表明, 由一个可见光波段、一个中红外波段及第 4波段组合而成的彩色合成图像一般具 有最丰富的地物信息,其中又以 5、4、3或 5、4、1波段的组合为最佳 [ 6 ~ 10] . 本文基于 O IF指数数量分析方法确定出恩施市所在遥感图像的最佳波段组合为 541波 (下转第 235页 ) 232 第 2期 马友平:快鸟影像的自组织神经网络分类研究 行验证,水体 30,建路 50,建黑 40, 裸地 60, 植被 100, 计 280个像元,其图 2分类判读结果与实际判读结果所 构成的混淆矩阵为表 2. 表 2� 分类结果混淆矩阵 Tab. 2� C lass ified resu lt con fusion m atr ix 类别 水体 裸地 植被 建路 建黑 总计 水体 27 0 1 0 2 30 裸地 0 51 5 4 0 60 植被 0 6 85 1 8 100 建路 0 0 2 42 6 50 建黑 0 0 5 7 28 40 总计 27 57 98 54 44 280 从表 2中可以计算出总的分类精度 (P )和 Kappa系数 (K )为: P = � a ii /N = 233 /280 = 83. 21% K = (N % � aii - � (T& j % T i& ) ) / (N 2 - � (T& j % T i& ) ) = 78. 66% 其中 a ii表混淆矩阵对角线元素, N为各类样本总数, T & j、T i&分别表 示混淆是矩阵 i行、j列之和. 4� 结束语 1)应用 MATLAB中人工神经网络工具箱进行自组织人工神经网络分类是一件很方便的事,语言简捷, 但如果图像太大处理速度慢,这时我们只能选取一部分有代表性的影像来训练网络, 此时样地的选择显得非 常重要; 2)快鸟影像到 MATLAB中处理,要进行 格式 pdf格式笔记格式下载页码格式下载公文格式下载简报格式下载 的变换; 3)快鸟影像有 4个波段, 假彩色的合成只需要 3个波段, 文中采用了 O IF法进行最佳波段组合的选择, 最终选择了 4、3、2组合波段; 4)对分类的结果采用了总体精度、K appa系数来进行衡量,其大小分别为 83. 21%、78. 66% ,能够满足遥 感影像分类的要求.鉴于对遥感影像所对应地物的熟悉,对地面物体分成了 5类.误差偏大的原因是由于建 筑物、植被的阴影较多,阴影均被分类成了建黑类, 道路于树木的阴影有一部分也被判读成了建黑类. 参考文献: [ 1] � 施拥军,徐小军,杜华强,等.基于 BP神经网络的竹林遥感监测研究 [ J] .浙江林学院学报, 2008, 25( 4 ) : 417- 421. 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